基于機(jī)內(nèi)測(cè)試的數(shù)控機(jī)床故障預(yù)測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、論文針對(duì)目前數(shù)控機(jī)床主軸和進(jìn)給系統(tǒng)的故障處理現(xiàn)狀，改變以往故障自診斷處理模式，將機(jī)內(nèi)測(cè)試技術(shù)(BIT)引入到數(shù)控機(jī)床故障檢測(cè)和故障預(yù)測(cè)中，首先采用故障模式及影響分析法(FMEA)對(duì)數(shù)控機(jī)床各類故障進(jìn)行深入分析，并按照FMEA硬件法對(duì)故障進(jìn)行分類，得到關(guān)鍵部件故障模式;采用專家調(diào)查表的方式確定了各個(gè)故障的嚴(yán)重度、頻度、探測(cè)度;最后引入模糊綜合評(píng)判理論對(duì)風(fēng)險(xiǎn)順序數(shù)(RPN)進(jìn)行等級(jí)隸屬度劃分，建立二級(jí)模糊評(píng)判模型，對(duì)主軸系統(tǒng)和進(jìn)給系統(tǒng)的機(jī)械

2、類故障進(jìn)行了定量分析，驗(yàn)證了模糊綜合評(píng)判和FMEA對(duì)數(shù)控機(jī)床機(jī)械類故障綜合分析的有效性;其次采用遺傳算法的數(shù)控機(jī)床故障傳感器選擇優(yōu)化，并建立了測(cè)試選擇優(yōu)化問題數(shù)學(xué)模型;最后針對(duì)數(shù)控機(jī)床主軸系統(tǒng)軸承，進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)采集，采用優(yōu)化后的Morlet小波進(jìn)行故障早期微弱信號(hào)去嗓和特征增強(qiáng)，完成故障預(yù)測(cè)。通過現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證，本文提出的的方法不僅可以減少故障檢測(cè)時(shí)間，而且可以縮短故障維修時(shí)間，對(duì)降低維修人員的技術(shù)要求和提供視情維修的相關(guān)故障